Favoriser l'accessibilité des personnes aînées aux formations en ligne asynchrones avec la conception d'interfaces pour une population vieillissante
Bibliographic record
Abstract
L’apprentissage en ligne dans des formations asynchrones est une composante essentielle de l’apprentissage tout au long de la vie. Toutefois, les personnes aînées en sont l’un des groupes les plus exclus. Il importe de les considérer, car plus tôt que tard, elles pourraient être confrontées à la nécessité de suivre ce type de formation. Pensons aux travailleurs expérimentés dans l’obligation de suivre une formation asynchrone déployée par leurs ordres professionnels pour continuer à pratiquer. Le X s’est associé à l’entreprise X, spécialisée en solutions éducatives en ligne, pour adapter une formation asynchrone conçue pour des travailleurs pour la rendre accessible à des personnes aînées. L’adaptation de la formation asynchrone a été décrite dans un canevas de formation qui synthétise les principes de conception à considérer pour le développement d’interfaces conviviales en e-learning pour les personnes aînées. Cet article décrit la recherche-action qui a permis son développement avec la participation de neuf personnes du Québec âgées de 71 à 83 ans. L’utilisation de deux cadres conceptuels, la conception centrée sur l’utilisateur et la conception d’interfaces utilisateurs pour une population vieillissante, ont été utilisés pour soutenir l’adaptation de la formation asynchrone et développer le canevas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".